[發明專利]基于時域全局相似度的多通道測量數據自動篩選方法

有效

• 申請號: 201611241768.3
• 申請日: 2016-12-29
• 公開（公告）號: CN106650951B
• 公開（公告）日: 2019-06-21
• 發明（設計）人: 劉健;蘭婷
• 申請（專利權）人: 中國科學技術大學
• 主分類號: G06N20/00
• 分類號: G06N20/00;G06F17/18
• 代理公司: 北京科迪生專利代理有限責任公司 11251
• 代理人: 楊學明;顧煒

本發明公開了一種基于時域全局相似度的多通道測量數據自動篩選方法，包括：步驟一、基于多通道測量系統的時域全局相似度對多通道數據進行自動機器學習判別；步驟二、利用多通道測量系統的時域全局相似度數據篩選方法，通過多通道測量系統中不同測量通道信號的整體相似性關系，來篩選壞道信號；步驟三、采用信號之間的多種距離定義作為信號間的相似性度量，將樣本映射到一個合適的高維度特征空間；步驟四、采用濾波技術，從全局上對信號的相似性進行檢測；步驟五、將從不同的事件中提取的樣本組合成訓練集時，采用了特征歸一化方式，從而消除了不同事件的指標或者量綱影響。

技術領域

本發明屬于監測與測量數據處理領域，涉及一種基于時域全局相似度的多通道測量數據自動篩選方法。

背景技術

在科學實驗、工程測量或其他領域的監測和測量過程中，多采用多通道測量系統，即利用多個采集通道分別采集反映被測量和監測物體不同方面特性的數據，然后將各通道數據進行獨立的傳輸、存儲，最終對整體數據進行統一分析處理。多通道測量系統的測量數據，具有數據量大、各通道數據之間具有關聯性等特點，可以通過多道間的相關性分析，探索被測物體深層次的物理特性。實際應用中，由于存在各種機械、電磁、電子學等多種因素干擾，很難保證所有通道的測量數據全部正確，多道測量數據中往往會出現一些壞道。少數壞道輸出的錯誤測量數據，會使數據處理者對被測物體的部分特性以及特性間的相關性規律作出錯誤判斷，進而引起對整體數據的分析結論無效。因此，在進行數據分析處理之前必須判別并剔除多道測量系統中的壞道數據，這對提高多通道測量系統的數據可信度和真實性具有重要意義。

在傳統的數據處理過程中，數據處理人員往往逐條檢查數據，根據經驗發現并剔除壞道。這樣不僅需要大量具有特定訓練的人員花費大量精力、時間，還容易出現人為因素導致的誤判，更不可能實現在測量完成的同時進行實時篩選提供正確數據。測量數據處理的實時性在很多情況和應用中十分重要，數據的實時處理分析可以用于對系統的自動化反饋與控制、對突發情況的自動判別與快速反應等。同時，對于一些數據量正迅速增長的領域，人工已經無法滿足數據處理的要求，許多一天內積累的時間可能需要幾百人人工處理上百年時間，這在實際應用中是不可能實現的。近期，機器學習和數據挖掘技術的快速發展，為自動處理實驗數據奠定了良好的基礎，通過機器學習，不僅可以極大提高數據處理的效率，滿足大量數據的處理需求，降低大量數據處理壓力，同時還能快速提供數據分析結果，實現數據處理與應用的實時性。

發明內容

本發明的目的是基于機器學習方法，提出一種基于時域全局相似度(Time-domainGlobal Similarity，TDGS)的多通道測量數據自動篩選方法，該方法可通用于多通道測量系統，自動檢測多通道測量系統中存在的壞道信號。

本發明所采用的技術方案是：一種基于時域全局相似度的多通道測量數據自動篩選方法，該方法包括如下步驟：

步驟一、基于多通道測量系統的時域全局相似度對多通道數據進行自動機器學習判別，極大提高了數據處理的效率，降低了大量測量數據處理的壓力；

步驟二、首次提出多通道測量系統的時域全局相似度數據篩選方法，通過多通道測量系統中不同測量通道信號的整體相似性關系，來篩選壞道信號；

步驟三、采用信號之間的多種距離定義作為信號間的相似性度量，將樣本映射到一個合適的高維度特征空間，從而保證了對信號間相似性的準確分類效果；

步驟四、采用濾波技術，從全局上對信號的相似性進行檢測，避免局部或小尺度噪聲對信號間的全局相似性造成干擾；

步驟五、采用特征歸一化方式，消除不同事件的指標或者量綱影響，進而將從不同的事件中提取的樣本組合成訓練集，提高了模型的精確度。

本發明首次將TDGS方法應用于磁約束聚變裝置中的多通道測量系統—偏振干涉儀系統，并取得了優秀效果，具有極高應用價值。

本發明與現有技術相比的優點在于：